Parallelization

計算問題を並列化し，速度計測を行う．

実行環境

MacBook Pro (Retina、13-inch、Early 2015)

fibonacci数列

2つ前の項と1つ前の項を足してできる数列のことをfibonacci数列という． 今回は様々な言語でfibonacci数列の並列化を行い，逐次処理とどのような違いがでるのか検証する．
処理速度計測のため，結果を出力するprint文はコメントアウトしている．

実行方法

引数として，項数を指定する．

例: N=20，Go(逐次)
./Fibonacci/Go/fibonacci.go

go run fibonacci.go 20

実行時間計測方法

shell scriptを実行することで，実行時間が測定され，グラフ出力される．

例:各言語の実行時間測定
./Fibonacci/fibonacci.sh

sh fibonacci.sh

計測結果

./Fibonacci/output_fibonacci.svg : Golang,Java,Python3

全体的にNが上がっていくにつれ，並列化した処理が遅くなる．並列処理よりも逐次処理の方が高速である．Javaは見えないので単体で測定する．

---

./Fibonacci/output_Matrix_java.svg : Java

Javaも並列化処理はNに比例して低速となる．

行列演算

行列の掛け算を様々な言語で実装し、逐次処理とどのような違いがでるか検証する． 行ごとの掛け算を並列化する．
処理速度計測のため，結果を出力するprint文はコメントアウトしている．

実行方法

• 逐次処理

引数として，行列のサイズを指定する．

例: 4*4行列，Go
./Matrix/Go/matrix.go

go run matrix.go 4

• 並列処理

第1引数に行列のサイズを，第2引数に並列度を指定する．

例: 4*4行列，並列度2，Go
./Matrix/Go/matrix_p.go

go run matrix_p.go 4 2 

実行時間計測方法

各言語ごとにshell scriptを実行することで，実行時間が測定され，グラフ出力される．

例:Go言語の実行時間測定
./Matrix/matrix_go.sh

sh matrix_go.sh 

計測結果

./Matrix/output_Matrix_go.svg : Golang

逐次処理に比べて並列処理が大幅に高速化している．逐次なしで見てみる．

---

./Matrix/output_Matrix_no_sequential_go.svg : Golang(逐次なし)

並列度4が一番高速である．これは測定に使用したMacBook Pro (Retina、13-inch、Early 2015)が最大CPUコア数4であるためだと考えられる．

---

./Matrix/output_Matrix_java.svg : Java

逐次処理が最も高速である．並列化による高速化は見られない．

---

./Matrix/output_Matrix_py3.svg : Python3

numpyが最も高速である．次に逐次処理となる．並列化による高速化は見られず，低速化している．

改善点

時間の関係上，RubyやPerlの実装と時間計測が間に合わなかったのが課題として残った．行列計算のJavaは使用したクラスが古いため，適切なクラスを使用すれば高速化が図れる可能性がある．

参考サイト

• Goでお手軽に行列の積を爆速並列計算
• Golangでゴルーチンにより再帰関数を並列処理
• Java oracle公式ドキュメント